现如今,世界经济发展迅速,金融格局随时都在变化,广大的金融研究者们逐渐意识到金融市场间传染效应的重要性;然而,随着金融自由化、经济全球化的不断发展,金融市场间的关联度越来越高。近段时间以来,随着中美贸易摩擦事件的发生,不仅使得相关国家的经济市场不确定特征更明显,甚至还可能对这些国家的经济稳定带来挑战。此外,考虑到中国的金融市场尚未完善,发展不够成熟,使得其市场间的溢出效应也会更容易受到贸易摩擦的影响。因此,如何从科学严谨的角度出发,准确度量中美贸易摩擦事件对中国金融市场溢出效应的影响,对维护中国金融市场的和谐与稳定具有重要的意义。基于以上分析与理解,为有效构建一个量化中美贸易摩擦事件对中国金融市场溢出效应影响的研究模型,因此,本文以中国金融市场为研究对象,包括股票市场、外汇市场以及债券市场,分别用沪深300指数、美元兑人民币汇率以及中证全债指数表示,研究的时间跨度是从2016年1月4日开始的,直至2019年12月31日结束,且以2018年3月8日正式开始的中美贸易摩擦为转折点,将样本分为贸易摩擦前期和中期的两个阶段,然后展开研究。首先,本文需要获取金融序列的收益率和波动率,分别采用对数差分和EGARCH模型获得;其次,建立VAR模型,确定最优滞后阶数,并采用广义脉冲响应函数用于刻画各金融市场间的溢出效应的定性情况;再次,基于DY(2012)溢出指数法分析中美贸易摩擦前期和中期中国金融市场间溢出效应的强度以及方向;最后,将溢出指数法与滚动窗口相结合,得出贸易摩擦前期和中期中国金融市场间的动态溢出情况。为确保实证结果的稳健性,文章将从两个方面对溢出效应展开稳健性检验。全方位的考察中国金融市场间的溢出效应,为金融监管部门在制定相关政策时,提供一定的理论参考。本文的创新主要体现在溢出指数模型的构建。长此以往,溢出效应的测度方法大多是以定性的研究为主,而对不同方向的溢出效应的定量研究相对较少。虽然有的方法能够估计出影响系数的大小,但并非定量的影响大小。部分学者虽然对现有方法进行了改进,得到了一些定量的研究结果,但由于这些方法本身的局限性,使得改进的效果仍然十分有限。因此,本文基于定向定量的研究角度,采用基于预测误差方差分解的溢出指数模型,对溢出效应展开定向定量的分析,同时将溢出指数模型与滚动窗口模型相结合,得出动态的总溢出效应时变图,为实证结果的分析提供更完善的理论参考。实证分析得出如下结论:首先,广义脉冲响应函数在刻画金融市场间溢出效应随时间的变动情况方面,具有明显的优势,结果发现:在任意的情形下,在中国金融市场间,不仅均值溢出效应是显著存在的,而且波动溢出效应也是显著存在的,其次,溢出指数法能够进一步衡量溢出效应的强度和方向,且中国金融市场之间均值溢出效应强度大于波动溢出效应;在溢出持续时间方面,无论是在贸易摩擦前期还是中期,均值溢出效应的持续时间均明显低于波动溢出效应的持续时间。此外,通过实证研究还表明:贸易摩擦事件的发生,还使得其他方面也发生了变动,不仅使得均值溢出和波动溢出的持续时间都变短了,还使得市场间的均值溢出效应和波动溢出效应的强度明显增大了,这一实证结果意味着贸易摩擦不仅加速了中国金融市场间的传染速度,更是增加了市场间的联动性。最后,通过将滚动窗口回归与溢出指数模型结合的研究方法,获取金融市场间溢出效应的总溢出指数时变图,通过对动态时变图的分析,进一步证实了贸易摩擦增加了中国金融市场间的联动性。